每個人一天只得24小時,但我們總是覺得有些人的一天好像特別長,所以他們看似完成了很多事情。當然,良好的時間管理能讓人更好地利用有限的時間,但是假如配合科技,我們或可把時間效益最大化。現今科技講求自動和快捷,目的就是想令我們的生活過得更便利和更有效率,就讓我們看看「自動化」如何應用在生活的不同層面吧!
![](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/2460cabd9b414200ad2aae438e635deb/2024-07/06_0_0.png)
物流自動化——提升貨物運輸效率
近年網上購物十分流行,要做到迅速及準確送貨,物流上的確需要「升級」來應付龐大貨物流量。面對勞動力供應的減少,要處理日漸增加的電子商務或購物,物流行業除了要增加倉庫等儲存空間,還要更靈活地存取貨物,而供應鏈自動化便可以紓緩這個問題。
運用機械 向高空發展
為應付龐大的物流量,倉庫不但要更加廣闊,還須向上發展,如以多層式貨架做到高密度儲存方式。然而,我們身高有限,要把貨物放到高處,就需要機械協助。現時大 部分的倉庫管理系統,除了設有基本的火警監測及滅火系統外,還有自動化的通道及輸送設備系統。通過配送中心設定,起重機和堆垛機等會自動在存儲通道上下左右移動,配合機械臂拿取或放置貨物,就能快速地把物品放到正確的地方,省卻人們走動的時間。
除了毋須人手協助的穿梭車,一些倉庫設計令貨架可移動,更有效地最大化可用空間,還能在卸貨或取貨時移動到機器容易到達的地方,從而令上落貨過程更有效率。
高密度儲存方式
![貨架除了水平擴展,還可垂直發展,只要運用不同機械,配合中央管理,貨物就能自動地儲放到適當位置,而移動式或重型組合貨架亦有助存取貨物的效率。(BPS Global Group圖片)](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/e8f962f17499eaad6e0ee4078f757ca2/2024-07/01_0_0.png)
揀貨系統節省人力
除了存放,分揀系統的優化亦有助物流管理,一個好的自動揀貨系統能夠減少人力需求,同時提高吞吐量。要取代人力,最常見就是以機械人擔任,而自主型移動機械人 能在收到定單後,準確處理每個重複程序,利用貨到人裝配技術,結合倉儲系統資料,機械人就能在每小時完成超過一千項揀貨作業。另外,電子標籤亦能幫助揀貨,配以標示燈及確認按鈕等,可提示揀貨人員前往指定位置;當然,運用物聯網亦有助提升工作效率。
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物聯網——聯繫所有物件
提及物聯網,你知道這其實是甚麼嗎?我們經常說互聯網,就是電腦網絡之間的大型系統,而物聯網就是連結所有物品的大型網絡。
物品資料數碼化 方便遙控
以家居用品為例,我們平日回家後,要自己手動手開啟家居電器,如電視機、冷氣機等等,但物聯網的應用是可以通過電子及機械設備,再配合數碼計算及溝通系統, 這樣我們就可以在回家前以手機遙控預先開動冷氣,回到家時就能馬上享受涼快的空間了。
原理是,每樣連接着的物件都有一個通用唯一辨識碼,把物品資料數碼化後,這樣就能做到物件之間數位資訊的相互交流;同樣的原理,可以運用在物流行業上,如果貨物和運輸工具之間能夠相互聯繫和溝通,就能進一步減少對人力資源的需求,理論上亦能提升貨物運輸的準確度。
物聯網概念圖
![物聯網(英語:Internet of Things,簡稱IoT)是一種計算裝置、機械、數位機器相互關聯的系統,具備通用唯一辨識碼(UUID),並具有通過網路傳輸數據的能力,無需人與人、或是人與裝置的互動。(維基百科資料)](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/b93620e3691228c05fe8921e00cc5404/2024-07/02_8.png)
![The Regents of the University of Michigan 圖片](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/c6f0801ad954c7b4b4e204f621e7cbee/2024-07/iot2-768x432_0.png)
![Trend Micro Incorporated 圖片](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/884b10671fcb53e0e71ce081680dfe6b/2024-07/iiot-basic-security-reference-architecture-it-ot-environment.png)
![The Engineering Projects.com 圖片](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/5668b0f1a6a3f010d309dde5e75da495/2024-07/Industry4point0.jpg)
![Aberdeen Research 圖片](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/93a173894b89d7b2a85395cf11ab108e/2024-07/ezgif-4-44587cedf8.jpg)
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自動車——智慧與安全的平衡
要把物件操作自動化,除了物聯網,最受關注的科技莫過於自動車或無人駕駛技術。我們乘搭飛機或地鐵,其實大部分路程都是自動控制,只有一些如飛機起飛或地鐵到站時才須人手操作或監控。然而,這些自動駕駛技術很大程度取決於航路和鐵路基本上都有固定路綫,只要設計得宜,飛機或地鐵自動駕駛是安全的。
訓練電腦 辨認資料
至於自動車,因街道上同時有行人及其他車輛,所以要設計一輛能夠應付不同情況的自動車並不容易;首要問題是須辨認道路上哪裏有人、哪裏有其他汽車,又或是各式 各樣的障礙物,單純把攝像鏡頭安裝在車上,就只能接收到路面情況而不能再作分析。由於人腦設計相當複雜,要讓電腦像人們一樣眼看四方,即時辨認物件是十分困難。
不過隨着人工智能的發展,我們可以「訓練」電腦,將「看到」和「辨認到」的資料再作分析,接着再下達適當指令;例如相機「看到」紅燈後,通過人工智能「辨認到」這是一盞紅燈,然後電腦就會啟動剎車系統把車停下。
Tesla自動駕駛技術實地測試
![圖右的方格就是電腦能夠辨認到的東西。(Tesla官網圖片)](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/9a05cf12851ec338786f71b900d45a75/2024-07/03_7.png)
全自動駕駛 技術未完美?
電動汽車龍頭之一Tesla近年研發了一種高級輔助駕駛系統——八個圍繞着車輛的鏡頭及十二個超聲波探測器作360度觀察,對距離的感知準確度十分高;利用資訊配合 Autopilot自動輔助駕駛技術,便能做到自動駕駛、變道及泊車等。然而,即使運用了高端技術,仍須要司機全程監控以應付突發情況,加上過往曾發生意外,雖然未必完全與自動駕駛有關,但亦令大眾對此技術有所保留。因此要真正做到全自動駕駛,以至一些相關的智慧城市設計,似乎還是有一些距離。
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人工智能——圖像識別應用廣泛
我們近年常說人工智能(AI),究竟它能做到甚麼呢?其中一項最常見的應用可能就是圖像辨識。
人手篩選 易有誤差
剛才提及的無人駕駛,就是要車輛「辨認到」一些如車、人、樹木等圖像。除了無人駕駛,其實很多範疇也須要應用圖像辨識,例如大規模生產貨品時,以往要篩走不及格的瑕疵品時,往往需要工人手動辨認,耗費大量人力資源,人們亦有可能在長時間工作下失去專注,看漏了次貨。日本食品加工廠Kewpie就引入了有「圖像識別」技術的機器,當它「看到」了有不符合標準的蔬菜時,能夠即時自動暫停生產綫,從而協助工作人員快速並準確地找到劣質貨品。
機械人Kismet
![人工智能從了協助自動化工序外,也嘗試模仿人類思考及情感,而Kismet就是一個能以表情展示社交能力的機械人。(維基百科圖片)](https://image.hkhl.hk/f/1024p0/0x0/100/none/a33f900e82b9b45427fb73313a572f8f/2024-07/04_7.png)
醫學領域 辨識特徵
其實「圖像識別」技術亦對科研起了很大作用,例如科學家想分析醫學圖像,從圖像中辨認變異細胞,但有時肉眼亦未能輕易看得出變異的位置。假如利用人工智能技 術,預先把已經知道有變異或沒有變異的細胞圖片給電腦學習,電腦就能夠從圖片中抽取一些有用的數碼資訊和特徵,而當我們再給予電腦一張未知有沒有變異的圖片時,電腦就能自動從圖片中尋找有沒有該些特徵,從而做到識別。
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模擬思考 媲美人類?
當然,人工智能的應用不止於圖像識別,而是希望能夠模擬到人類的思考,在感知 (Perception)、認知(Cognition),甚至創造力(Creativity)方面,都呈現人腦般的 智慧,因此電腦視覺、機器學習等概念,以至天然災害預測、垃圾郵件辨識等自動化應用,都是人們正在不斷研究的課題。
凡事「自動化」……
現今人類生活能夠如此便捷,其中一大原因是「自動化」的結果。 通過機械以及電腦學習,它們能夠快速和準確地做到不少重複性的動作,減省勞動力及時間。自動化操作可以做到更多,例如人工智能做到辨識,甚至預測的工作,這對於我們的生活看似百利而無一害。當然,凡事都有兩面,自動化的背後或會淘汰某類型職業,而一些圖像識別技術亦有可能侵犯私隱。
因此,科技是否真的能夠惠及人類,很大程度還是在於我們怎樣運用這些自動化的科技。
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文:劉心、星島中學學生報《S-FILE》編輯部;圖:星島圖片庫、網上圖片
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